当地时间3月10日，医学预印本平台medRxiv发表了北京大学团队与美国国立卫生研究院（NIH）合作的关于新型冠状病毒疾病（COVID-19）潜伏期的新研究，题为“Estimation of incubation period distribution of COVID-19 using disease onset forward time: a novel cross-sectional and forward follow-up study”。研究团队指出，运用概率学中知名的更新理论（renewal theory）进行估计，发现新冠疾病的潜伏期可能比已知的更长，大约10％的患者潜伏期长于14天。

该文章的作者团队来自北京大学公共卫生学院、北京国际数学研究中心、中国疾病预防控制中心（CDC）、美国国立卫生研究院下属的国家过敏症和传染病研究所（NIAID）等，通讯作者是北京大学公共卫生学院生物统计系主任、北京大学讲席教授周晓华。

作者们表示，尽管已经有很多相关研究，但我们对新冠病毒流行病学上最重要的临床特征之一：潜伏期的分布尚不清楚。在这项研究中，作者们提出了一种新的低成本、更准确的方法来估计潜伏期分布，收集了1211例患者信息，是已知关于新冠疾病潜伏期研究中样本量最大的。

作者们发现，新冠疾病潜伏期的估计中位时间为8.13天，平均时间为8.62天。将潜伏期时间从短到长排列并用百分比表示的话，则第90个百分点是14.65天，这也意味着大约10％的COVID-19患者直到感染后14天才会出现症状。此外，值得注意的是，第99个百分点是20.59天。

团队指出，与其他研究的结果相比，本研究估计的潜伏期更长。同时，作者们认为还需要对潜伏期分布进行进一步研究，以直接估计潜伏期较长的患者所占的比例。

一般而言，传染病的潜伏期是指从患者感染到出现最初症状之间的时间。对潜伏期的准确了解将有助于为疾病控制提供最佳的隔离期长度，并且在研究疾病传播和发展机制方面发挥作用。

研究团队通过搜索公开数据，确定了在离开武汉时无症状的个体，然后对其进行跟踪直至他们出现症状。通过横断面研究（cross-sectional study）与前瞻性随访研究（forward follow-up study），团队将患者从离开武汉到症状发作之间的时间视为正向复发时间，将病毒潜伏期视为一个更新过程（renewal process）。